Professur für Raumbezogene Datenanalyse und Statistische Lernverfahren

Herzlich willkommen an der Professur für Raumbezogene Datenanalyse und Statistische Lernverfahren

Wir unterrichten verschiedene Kurse im Bereich Statistik für Studierende der Wirtschaftswissenschaften und der angewandten Statistik.

In unserer Forschungsarbeit interessieren wir uns für verschiedene Arten der Regressionsmodelle im Bereich bayesianischer Statistik sowie gradientenbasierter Boostingverfahren.


Neuigkeiten

Dieses Jahr fand der International Workshop on Statistical Modelling (IWSM) in Durham, UK statt. Auch dieses Jahr haben wir aktiv an der jährlichen Konferenz teilgenommen. Dabei durfte sogar eine Auszeichnung bejubelt werden.

Dr. Colin Griesbach eröffnete die Konferenz mit seinem Vortrag zu modellbasierten Gradientenboostingverfahren für GAMLSS Modelle, welche auf Daten von Mukoviszidosepatient*innen angewendet wurden. Der Konferenzartikel ist im Sammelband der Konferenz erschienen.

Lars Knieper hielt einen Vortrag zum Phänomen von spatial confounding welches im modellbasierten Gradientenboosting mithilfe des Lösungsvorschlags von spatial+ behoben werden kann. Seinen Ansatz illustrierte er anhand von AirBnB-Daten. Der dazugehörige Kurzartikel ist bei Springer erschienen.

Quentin Seiferts Beitrag mit dem Titel „Function-on-scalar regression via first-order gradient-based optimization” verbindet die klassische Statistik mit Elementen aus Neuronalen Netzwerken und ermöglichte es, eine große Menge von Parkplatzdaten während der Coronapandemie zu analysieren und Muster im Einkaufsverhalten zu identifizieren.

Auch Dr. Joaquin Cavieres präsentierte einen Teil seiner Forschung, in welcher approximierte Gaussian Random Fields mit unterschiedlichen Parametrisierungen verglichen wurden. Der Konferenzartikel ist ebenfalls publiziert.

Sophie Potts stellte ihre Arbeit zur Anwendung von Joint Models für longitudinale und Ereigniszeitdaten in den Sozialwissenschaften als Poster vor. Dabei wurde die Methode mit Ursprung in der Biostatistik auf ein Beispiel aus der Familiensoziologie übertragen. Sophies neuartige Anwendung und nahbare Darstellung wurde dafür mit dem „Best Student Poster Award“ ausgezeichnet. Das ausgezeichnete Poster kann nun im Flur unserer Büros bestaunt werden.


Nach fast zwei Jahren Arbeit, die durch das MWK gefördert wurde, haben wir eine ordentliche Sammlung an Shinys, die helfen sollen, verschiedene statistische Konzepte zu erklären. Sie sind auf dieser Seite verfügbar. Die meisten sind direkt durch bestimmte Vorlesungen entstanden, sollten aber auch einzeln als Hilfe zum Selbstlernen funktionieren. Viel Spaß beim Spielen!